Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a que descreve corretamente uma característica da árvore de decisão: 1. Um algoritmo que induz uma árvore de decisão produzirá o mesmo resultado a partir do mesmo conjunto de dados. - Isso é verdade em muitos casos, mas não é uma característica universal, pois pode depender do algoritmo e de como ele lida com dados idênticos. 2. A divisão das partições na árvore de decisão deve ser realizada até que haja nós folha unitários. - Isso não é uma característica correta, pois a divisão não precisa necessariamente resultar em nós folha unitários; pode-se parar a divisão antes disso para evitar overfitting. 3. A escolha do atributo que dividirá o conjunto de dados é feita a partir de medidas de pureza. - Esta é uma característica correta. A escolha do atributo é frequentemente baseada em medidas como ganho de informação ou índice de Gini, que avaliam a pureza das partições. 4. Uma árvore de decisão particionará um conjunto em duas partições por nível, produzindo uma árvore binária. - Embora muitas árvores de decisão sejam binárias, nem todas precisam ser. Algumas podem ter mais de duas partições. 5. O objetivo principal para cada divisão feita na árvore de decisão é a obtenção de partições heterogêneas. - Na verdade, o objetivo é criar partições homogêneas, ou seja, que contenham instâncias da mesma classe. Após essa análise, a alternativa que descreve corretamente uma característica da árvore de decisão é: c) A escolha do atributo que dividirá o conjunto de dados é feita a partir de medidas de pureza.